本文關鍵詞：基于兩級分類器的高光譜遙感圖像分類

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【摘要】：針對單一使用聯(lián)合稀疏表示分類(JSRC)或支持向量機(SVM)對高光譜遙感圖像進行分類時,單級分類器不能很好適應高光譜遙感圖像所具有的維度高、像元信號相似度高和線性混雜的特點導致分類精度差的問題,提出一種兩級分類器方法對高光譜圖像進行分類。首先將JSRC作為前級分類器進行分類,然后選出重構殘差最小的兩個類計算辨識系數(shù),當系數(shù)大于預設閾值時,直接采納JSRC分類結果,否則用這兩個基原子對應類的訓練樣本去訓練后級SVM分類器,再輸出SVM的分類結果。實驗結果表明,在帕維亞大學(University of Pavia)數(shù)據(jù)集上兩級分類器算法的總分類精度與JSRC相比提高了3.26%;與SVM相比總分類精度提高了2.33%。所提算法克服了JSRC和SVM對高光譜圖像信號適應性不穩(wěn)定的缺點,在高光譜遙感圖像的分類精度上有較大的優(yōu)勢。
【作者單位】： 北京化工大學信息科學與技術學院;
【關鍵詞】： 稀疏表示 支持向量機 兩級分類器 高光譜圖像 分類
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言高光譜遙感作為一種新型遙感已經(jīng)被廣泛應用于資源勘探、環(huán)境監(jiān)測、精細農業(yè)、災害評估、目標識別、異常檢測等領域。近年來國內外高光譜遙感傳感器技術飛速發(fā)展,高光譜對地觀測系統(tǒng)成為世界科技發(fā)展的前沿領域,對高光譜遙感圖像進行正確分類成為軍事和民用等諸多領域研

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7 王U，

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